大数据共享背景下食品分类的探讨

食品分类方法不统一是我国食品安全相关部门间实现抽检、监测大数据信息融合共享的瓶颈。本文对我国现行的3个主要食品分类系统迚行了分析,在此基础上探讨了新的食品分类系统构建,通过制定统一的食品分类国家标准,纳入更多的食品类别,建立科学的分类原则,形成合理的分类层级和及时增补机制,构建一套统一、科学、权威的食品分类系统,解决当前食品分类不兼容导致各食品安全部门抽检数据难融合的现实问题,可实现跨部门大数据集成共享、信息互联互通,形成食品安全多部门共治的新格局,从而提高我国食品安全监管整体敁率。     

大数据技术在食品安全监管风险预警中存在的问题以及解决措施

食品安全监管风险预警是食品安全监管中的重要内容。由于食品安全监管中存在数据来源渠道不畅、数据类型多样、数据价值难以挖掘等问题,在现行风险预警模式下,将大数据技术引入食品安全风险监管风险预警工作中,能有效提升预警效能。本文在阐述大数据技术在食品安全风险评估中的优势基础上,分析了大数据技术在食品安全风险监管中存在的问题,并提出相应的解决措施。     

大数据在美国食品安全监管中的应用研究及对我国的启示

食品安全大数据应用对于建立基于预防的食品安全体系起着至关重要的作用。随着互联网和信息技术的发展,我国政府对于大数据在食品安全监管中的应用愈加重视,并营造了良好的政策环境以推进食品安全大数据建设。但是食品安全大数据是一项集食品工程、统计分析、数据库信息管理、计算机网络等多领域和新兴技术交叉的复杂工程,目前我国在此领域的研究尚处于起步阶段。相比之下,美国的食品安全大数据建设工作已经比较成熟。本文从食品安全数据标准、数据采集和共享系统、统一的信息化体系、数据开放等多个方面分析了美国食品安全大数据的应用实践,并为我国食品安全大数据开发、推动智慧监管提出了建议。     

大数据技术在食品安全监管中的应用及挑战

大数据具有数据规模大、处理速度快、数据种类多、数据价值高的特点,其在食品安全领域的创新应用,可以使食品安全监管更加智能化和公开化,促进市场监督管理的规范化,满足民众对于食品安全的迫切需求,促进食品企业提升产品质量意识,增强食品安全的公信力。本文系统概述了食品安全大数据的主要特征,综述了其在市场监管部门中应用及在食品安全溯源、食品安全风险预警中的应用。同时分析了目前食品安全大数据技术存在不共享、不融合、不安全等问题,这些问题制约了行业的整体发展。通过对问题的深入剖析,提出今后的食品安全大数据发展应突破地域限制,加强多部门跨地区跨领域协作等对策,让食品安全大数据技术更好地造福于人类。     

大数据时代食品监管模式的创新

食品安全已经成为这个社会人人关注的重点话题,食品安全牵动着千家万户的身体健康与生命安全。近年来,食品安全事件为我们敲响了警钟,为大数据介入食品安全监管提供了一个契机。大数据能够对食品安全提供有效监管,为企业提供一个有针对性的监管模式,使市场秩序更加规范化。     

加强大数据在食品安全中应用研究

食品安全不仅关系消费者的切身利益,而且影响国家经济和社会稳定。食品安全大数据为食品安全治理提供新机遇,通过对全产业链中数据整合,提升数据分析能力、挖掘深层次信息,为监管者、生产者及消费者提供科学决策建议,实现对食品安全事件的及时预警、产品溯源与定责。本文对现有食品安全相关大数据服务平台进行了分析研究,对食品安全大数据应用领域中多源数据处理、可视化、市场机制等挑战问题进行探讨,并展望了食品安全大数据领域未来发展趋势。     

食品安全监测体系研究

随着经济的快速发展,食品安全逐步走入人们的视野,并引起广泛关注。生产与流通环节中的食品安全问题日益彰显,食品添加剂滥用、农药兽药残留超标、转基因食品、粗放的加工工艺、食源性致病微生物、及有毒有害物质等问题影响着食品品质与安全,监管难度随之上升,食品生产企业与个体也面临利益与食品安全的双重考量。本文提出将大数据和云计算技术应用到食品安全监管中,全面推进食品安全监管,建立装备优良、技术过硬的现代化实验室,组建高标准食品安全监测体系,对确保食品安全具有积极作用。     

食品安全数据融合的实现路径——数据编码

正当前,信息化发展到了共享阶段,食品安全信息化需要从原本简单的数据上报转变到数据跨界融合层面。由于食品安全数据存在分类与编码标准不统一、系统间数据难以融合、分析关联差等问题,因此,需要通过数据编码标准,实现跨部门、跨层级、跨地域的食品安全相关数据融合与应用。大数据需要跨界融合才能更好地发挥作用,因此数据融合迫在眉睫。只有将现实世界、概念世界统一于数据编码,才能实现数据融合。     

大数据环境下基于神经网络技术的食品安全监管

从阐述中国食品安全监管模式经历的几个重要时期着手,分析了当前中国食品安全监管存在的不足,指出应借鉴美国等发达国家较为成熟的监管策略,将大数据相关技术应用于食品安全监管中,使数据信息更具时效性和公开性;提出了将BP神经网络运用于食品检测数据分析中,实现预测某类食品在之后多个监管周期内的风险系数,提高对食品安全事故的预警能力。     

乳制品食品安全数字化管理的应用研究

本文根据大数据相关理论,整合食品安全领域信息,搭建食品安全大数据分析平台,深入挖掘食品安全大数据的应用价值。将食品安全风险分析理论和大数据技术相融合,提升企业食品安全管理水平和核心竞争力,助力食品安全数字化转型升级。     

基于大数据视角的肉类食品安全抽检数据分析

目的 基于大数据视角分析肉类食品安全抽检数据。方法 在大数据技术支持下以国家肉类食品抽检监测数据源为基础, 通过Python语言编程设计分类与预测实验, 并利用数据挖掘预测集实验结果与真实食品检验结果进行对比研究, 以验证该方法的可行性。结果 基于决策树+典型相关系数和二次指数平滑法相结合的数据挖掘方法分类效果较好, 预测准确性达到98.26%。结论 通过预判不合格肉类食品的出现数量和分布情况, 可指导其安全抽检监测工作, 提高管理的效率和准确率, 有效预防肉类食品安全事故的发生。     

大数据环境下食品安全管理的创新思考

信息时代,数据的爆炸性增加和数据的分散分布使安全管理正面临着挑战,而大数据与云技术能够帮助解决现存问题。本文通过数据挖掘技术对大量数据快速准确进行分析处理,全面高效地根据要求提供定制的服务,给安全管理提供新思路。以食品安全为例,通过分析现有食品安全存在的问题及其特征,结合大数据与云技术的功能与发展,探究性地将大数据和云数据应用到食品安全管理过程中,提出解决食品安全的创新思考。依托研制一台农药残留检测设备和建设对应检测管理体系,展现大数据在具体应用中的作用和优势。     

关于利用大数据建立食品行业的危害控制措施指导的探讨

危害分析与关键控制点（HACCP）是预防和控制食品安全危害,防止食品安全事件发生的科学有效的工具。但危害分析以及制定相应的控制措施对多数食品企业来说是重点也是难点,进而导致了食品不合格事件频发。我国每年的食品安全监督抽检数量达数百万次,已具备大数据分析的基础。利用大数据可以靶向定位食品安全问题高发的行业和危害。本研究旨在利用大数据对食品抽检不合格原因以及整改措施进行分析,进而有针对性的指导食品生产经营企业系统管理、实践操作,在生产经营过程中进行风险排查、从根源上防控食品安全危害,分享全行业经验,提高我国食品安全管理的整体水平,满足人民群众日益增长的对美好安全食品的需要。     

Big data in food safety: An overview

Technology is now being developed that is able to handle vast amounts of structured and unstructured data from diverse sources and origins. These technologies are often referred to as big data, and open new areas of research and applications that will have an increasing impact in all sectors of our society. In this paper we assessed to which extent big data is being applied in the food safety domain and identified several promising trends. In several parts of the world, governments stimulate the publication on internet of all data generated in public funded research projects. This policy opens new opportunities for stakeholders dealing with food safety to address issues which were not possible before. Application of mobile phones as detection devices for food safety and the use of social media as early warning of food safety problems are a few examples of the new developments that are possible due to big data.     

基于大数据的食品安全社会共治模式探索与实践

通过分析我国食品安全的状况,研究食品安全社会共治模式大数据平台的需求、设计、开发与运行,探明 基于大数据的食品安全社会共治模式发展的路径。结合食品安全社会共治大数据的特点,进行食品安全社会共治大 数据平台的设计、开发与实践。在贵州食品安全社会共治大数据的实践中,创新性的开发了“食品安全云”平台 （www.fsnip.com）。面向政府、食品企业、检验检测机构、行业协会、媒体和消费者开发的食品安全社会共治大 数据平台,形成了集数据采集、分析、应用于一体的体系,促进了数据互联互通,提高了工作效率,降低了食品安 全治理的成本。借助食品安全社会共治大数据平台能够提高食品安全治理的效能。     

基于大数据挖掘的医院食品安全风险预测管理模型

目的设计基于大数据挖掘的医院食品安全风险预测管理模型。方法建立医院食品安全风险评估指标体系,并采用三标度法比较影响食品安全指标的重要程度,得到各个指标的权重,后计算食品样品中检测指标不合格率与不合格数,将检测指标的不合格率与不合格数结合为一个风险系数,完成对医院食品安全风险预测。结果实验证明,此次设计的基于大数据挖掘的医院食品安全风险预测管理模型比传统模型预测准确度高。结论可为食品安全领域的发展提供参考依据。